关于ADC芯片选型（About ADC Chip Selection）

选择 ADC 芯片或任何其他芯片都不是一个可以轻易做出的决定。
在选型方面，各大厂商也发布了系列芯片选型手册。 不过，手册中描述了相当多的芯片型号和参数。 我应该注意哪些参数？如何快速选择符合我的项目要求的羊毛面料？
ADC芯片的成本差异很大。 选择得当，您很快就能启动并运行。 如果你做出错误的选择，你就会破产。 我们以ADC芯片为例，给大家推理一下。

1.模拟量输入范围
根据我的经验，当通用需求到来时，模拟量采集的输入范围是有严格要求的，不能忽视。 因此，请务必首先检查模拟量输入范围。，对于0-3V，不需要ADC芯片，节省了几个MCU的成本。 对于0到5V的模拟值，可以通过电阻网络分配给MCU，或者某些MCU的AD端口可以直接接受或转换0到5V的模拟值。 配备ADC芯片。 此时，成本是很低的。 它上涨了。 如果 ADC 芯片不可用，请勿使用。 如果输入电压在±5V之间，则无能为力。 只需选择合适的 ADC 芯片即可。 ±10V 也是如此。
这是绝对必要的。 我之所以把这个条件放在最前面，是因为一旦你选择了一部电影并且犯了错误，你就无法收回它。

以AD7606为例。

2. 采样率
首先，我们需要了解什么是采样率。
采样率是指ADC每秒将模拟量转换为数字量的次数。 例如，10K/s表示ADC每秒采集10K个模拟量，并将模拟量转换为数字量。 数量。 在对声音进行采样时，常见的采样率为44Kbps/s。 采样温度时，几K/s的采样率就足够了。
学过通信原理的人都应该知道采样定理。
在模拟/数字信号转换过程中，如果采样频率fs.max大于信号最高频率fmax的两倍（fs.max > 2fmax），则采样后的数字信号将完全替代原始信号。 抓住。 一般在实际应用中，采样频率保证在信号最高频率的2.56～4倍之间。 采样定理也称为奈奎斯特定理。
也就是说，如果要采集50K的信号，采样频率至少要大于2.56*50K。

以AD7606为例。
因此，这个参数也是严格要求的。 如果选择错误，将是完全无法挽回的。 这相当于将金焊接到电路板上。 抱歉，但这没有帮助。

3. 通道数量
通道数量也值得注意，并且不会造成损害，但在功能方面肯定有所欠缺。 这也应该首先考虑。 除了通道数量之外，还需要考虑它们是独立通道还是差分通道的强度。 如果我有多个通道，它们是否同步采样？如果它们是差分通道，它们可以互换吗？是的，这些都是选择渠道时需要考虑的问题。 具体问题需要具体考虑。 我们在这里只提供想法。

同样以AD7606为例。

4. 分辨率

ADC 的分辨率是模数转换器可以表示的最大数字，或者如果 ADC 是10 位 ADC 指的是数字的位数。 那么，分辨率将为2的10次方，即1024分辨率。 如果模拟量是温度，测量范围是0到100度，那么100度可以分为1024份，每份都是可以感觉到的。 ，可以在温度变化100/1024度时进行测量。
简单来说，精度就是位数越多，采样精度越高。 然而，更高的准确度会给您在选择模型时带来优势。 精度越高，成本就越高。 请根据您项目的实际需求选择合适成本的精度。
通常，8位以下的A/D转换器称为低分辨率ADC，9至12位称为中分辨率ADC，13位以上称为高分辨率ADC。 A/D设备的位数越多，分辨率越高，量化误差越小，可以达到的精度越高。

量化误差AD的有限分辨率引起的误差，即有限分辨率AD的阶梯状传输特性曲线和无限分辨率AD的直线传输特性曲线（理想AD）。 通常，这是最小数字量的模拟变化的一或一半，表示为 1LSB、1/2LSB。
在转换过程中，由于量化误差和系统误差，精度会有所损失。 量化误差对精度的影响是可以计算的，并且主要取决于 A/D 转换设备中的位数。

5.接口类型

接口类型也是选择时需要注意的问题。 接口分为三种类型：串行端口、并行端口和高速并行端口。 串行端口通常为 SPI。

那么你应该如何选择呢？ 并口软件开发方便，软件开发成本低，但占用IO口较多，消耗MCU资源较多。 因此，如果IO资源紧张，尽量避免选择并口ADC芯片。
串口开发成本较高，但消耗IO资源。如果你的源少，IO资源不足，可以考虑选择ADC芯片进行串口通信。
目前市面上大部分ADC芯片都集成了串行和并行通信方式，您可以根据项目的实际需求选择合适的通信方式。

6.构造、信噪比、封装
其余的是一些不影响功能的性能参数。 看看我们追求ADC芯片极致性能的工程师。 我们来看看这些参数。 它们可能用在不同的地方，涉及的参数也不同。 毕竟，如果要花这么多钱，你为什么不花呢？

一般来说，这些要点是根据我的经验按优先顺序排列的。 如果我错了，请纠正我，并一起讨论我的进步和学习。

如果要考虑芯片迭代，甚至用进口芯片替代国产芯片，就得努力了。 如果您注意以上 6 点，您将基本上减少需要阅读的数据表的量。

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